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基于完备总体经验模态分解和模糊熵结合的液压泵退化特征提取方法 被引量：6
1
作者 姜万录 孔德田 +2 位作者 李振宝 佟祥伟 岳文德 《计量学报》 CSCD 北大核心 2020年第2期202-209,共8页
针对液压泵振动信号具有非线性、非平稳性,以及信噪比低等特点,提出了基于完备总体经验模态分解和模糊熵结合的液压泵性能退化特征提取方法。首先,使用完备总体经验模态分解方法对液压泵振动信号进行分解,得到若干个固有模态函数分量。... 针对液压泵振动信号具有非线性、非平稳性,以及信噪比低等特点,提出了基于完备总体经验模态分解和模糊熵结合的液压泵性能退化特征提取方法。首先,使用完备总体经验模态分解方法对液压泵振动信号进行分解,得到若干个固有模态函数分量。其次,求取各个分量与原始信号的相关性,选取相关性较高的前几个分量作为有效分量并求其模糊熵,实现液压泵的退化特征提取,形成特征向量。最后,以液压泵不同退化状态下的实测数据为例,使用基于变量预测模型的模式识别方法对提取的特征向量进行验证。实验结果表明,该液压泵退化特征提取方法具有较高的精度,使退化状态识别的准确率提高到了100%。 展开更多
关键词 计量学 液压泵 状态识别 完备总体经验模态分解 模糊熵 退化特征提取 变量预测模型
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基于总体经验模态分解法的爆炸分离冲击数据分析和处理
2
作者 封雷 刘曦 +2 位作者 解龙 贺旋 宁晶 《装备环境工程》 2025年第3期1-7,共7页
目的对炮弹发射过程的实测异常大量值爆炸分离冲击数据进行分析与处理,准确获取真实的发射冲击信号。方法利用基于总体经验模态分解法(EEMD)对实测爆炸分离冲击数据进行处理,通过自适应构造冲击数据的模态分量,剔除原始数据中的趋势项... 目的对炮弹发射过程的实测异常大量值爆炸分离冲击数据进行分析与处理,准确获取真实的发射冲击信号。方法利用基于总体经验模态分解法(EEMD)对实测爆炸分离冲击数据进行处理,通过自适应构造冲击数据的模态分量,剔除原始数据中的趋势项。结果通过对某型炮弹发射过程的爆炸分离冲击数据进行处理,有效剔除了冲击信号中的趋势项,准确得到真实的时域信号和冲击响应谱曲线。结论该研究能够为实测异常冲击数据时频域处理提供一种有效的方法。 展开更多
关键词 总体经验模态分解 爆炸分离冲击 模态分量 冲击响应谱 零位漂移 放大器饱和
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基于改进完备集成经验模态分解的钢丝绳缺陷漏磁检测方法 被引量：3
3
作者 钟小勇 陈科安 张小红 《工矿自动化》 北大核心 2022年第7期118-124,共7页
钢丝绳小缺陷信号往往被淹没在股波噪声中,存在钢丝绳小缺陷检测困难、易漏检等问题。针对该问题,提出了一种基于改进完备集成经验模态分解(ICEEMD)的钢丝绳缺陷漏磁检测方法。为了避免钢丝绳表面润滑剂或尘埃对检测信号造成影响,采用... 钢丝绳小缺陷信号往往被淹没在股波噪声中,存在钢丝绳小缺陷检测困难、易漏检等问题。针对该问题,提出了一种基于改进完备集成经验模态分解(ICEEMD)的钢丝绳缺陷漏磁检测方法。为了避免钢丝绳表面润滑剂或尘埃对检测信号造成影响,采用电磁检测法。将ICEEMD、小波阈值滤波(WTF)、维纳滤波(WF)相结合,得到ICEEMD-WTF-WF多级降噪方法:通过ICEEMD分解钢丝绳漏磁信号,得到本征模态函数(IMF)分量;计算IMF分量的能量比、排列熵、互相关系数,取出IMF趋势分量和IMF股波噪声分量,并对股波噪声分量进行WTF,筛选有用的IMF分量重构信号;对重构后的信号进行WF,去除随机噪声。提取降噪后的缺陷特征值,输入BP神经网络并进行训练,识别钢丝绳缺陷漏磁信号。实验结果表明:ICEEMD-WTF-WF多级降噪方法对钢丝绳漏磁信号具有良好的降噪效果,信噪比、峭度指标优于WTF、移动平均滤波和WF;基于ICEEMD-WTF-WF的BP神经网络模型检测耗时短,对小缺陷的平均准判率达到98.13%,能较好地满足钢丝绳缺陷检测要求。 展开更多
关键词 钢丝绳 小缺陷检测 漏磁检测 改进完备集成经验模态分解 小波阈值滤波 维纳滤波 多级降噪
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基于完备集合经验模态分解的含抽蓄微电网混合储能容量优化配置 被引量：7
4
作者 魏震波 姚怡欣 +3 位作者 张雯雯 罗紫航 李银江 任语杰 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期3414-3424,共11页
为减缓微电网并网联络线功率波动,拓展混合储能参与系统调节的能力边界,提出一种含抽蓄的微电网混合储能系统结构及基于完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMDAN)的容量优化配置方法。首先,考虑... 为减缓微电网并网联络线功率波动,拓展混合储能参与系统调节的能力边界,提出一种含抽蓄的微电网混合储能系统结构及基于完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMDAN)的容量优化配置方法。首先,考虑抽水蓄能、蓄电池的能量型储能特性与超级电容器的功率型储能特性,在微电网中搭建混合储能系统结构模型;其次,根据负荷出力确定联络线协议功率及混合储能总功率,并采用完备集合经验模态分解法对混储系统总功率进行分解;最后,建立以储能年综合成本最小为优化目标的混合储能系统容量优化配置模型,并给出相应求解方法。算例结果表明:较不含抽蓄的混储系统,该结构模型的调控能力得到提升,在有效平抑联络线功率波动的同时提高系统经济性,且蓄电池设备动作频次有所减少,提升了其使用寿命,验证了所提混合储能结构的合理性及优化模型的有效性。 展开更多
关键词 微电网 混合储能系统 完备集合经验模态分解 容量配置 抽水蓄能
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基于完备集合经验模态分解的赣江径流多尺度变化特征 被引量：3
5
作者 万智巍 贾玉连 +1 位作者 洪祎君 蒋梅鑫 《水力发电》 北大核心 2018年第8期18-22,共5页
利用完备集合经验模态分解(CEEMD)方法,结合趋势分析、突变检验和功率谱分析对径流序列进行多尺度变化特征分析表明,近66年来赣江径流变化上升速率为6.5×10~8m^3/10 a,MK趋势检验的Z统计量为0.653,上升趋势不显著;1989年~1990年前... 利用完备集合经验模态分解(CEEMD)方法,结合趋势分析、突变检验和功率谱分析对径流序列进行多尺度变化特征分析表明,近66年来赣江径流变化上升速率为6.5×10~8m^3/10 a,MK趋势检验的Z统计量为0.653,上升趋势不显著;1989年~1990年前后发生了突变;赣江径流变化序列具有显著的非线性、非稳定性特征,径流的准3 a周期可能与长江流域降水的准3 a周期相关;准6 a、准14 a和准26 a周期,则可能与厄尔尼诺和太阳活动相关。 展开更多
关键词 多尺度变化 径流 完备集合经验模态分解 赣江
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采用样本熵自适应噪声完备经验模态分解的脑电信号眼电伪迹去除算法 被引量：16
6
作者 杨磊 杨帆 何艳 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期177-184,共8页
针对脑电(EEG)信号容易被眼电(EOG)伪迹污染,而常规伪迹去除算法会导致EEG有用信息大量丢失的问题,提出一种采用样本熵完备经验模态分解的EOG伪迹去除算法。首先,利用独立成分分析(ICA)算法将EEG分解为独立分量;然后,对各独立分量进行... 针对脑电(EEG)信号容易被眼电(EOG)伪迹污染,而常规伪迹去除算法会导致EEG有用信息大量丢失的问题,提出一种采用样本熵完备经验模态分解的EOG伪迹去除算法。首先,利用独立成分分析(ICA)算法将EEG分解为独立分量;然后,对各独立分量进行样本熵分析,接着引入阈值对伪迹分量进行自动识别,识别后的伪迹分量经过自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)算法分解后采用小波阈值降噪;最后采用逆CEEMDAN和逆ICA算法重构信号,达到伪迹去除的目的。采用公开的BCI2000运动想象数据集中60组数据进行实验,结果表明,所提算法的EOG伪迹自动识别正确率达80%,比基于峰度的伪迹识别算法提高约26.7%;采用公开的Klados EEG数据集中15组数据进行实验,结果表明,重构后的EEG信号与纯净的EEG信号的相关系数为0.841,均方根误差较受污染信号降低约56.82%。实验结果证明了所提算法在提高伪迹去除能力的同时能够有效保留有用脑电信息。 展开更多
关键词 脑电图 眼电伪迹 独立成分分析 自适应噪声完备经验模态分解 小波
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一种基于总体平均经验模态分解的线谱提取方法 被引量：2
7
作者 刘千里 《舰船电子工程》 2020年第6期40-42,88,共4页
为有效提取目标辐射噪声线谱,采用了一种基于集成经验模态分解(EEMD)的自适应线谱及连续谱提取方法。对舰船辐射噪声频谱进行集成经验模态分解,然后选取合适的IMF进行线谱的提取,使用余量和剩余的IMF进行连续谱的准确估计。通过对舰船... 为有效提取目标辐射噪声线谱,采用了一种基于集成经验模态分解(EEMD)的自适应线谱及连续谱提取方法。对舰船辐射噪声频谱进行集成经验模态分解,然后选取合适的IMF进行线谱的提取,使用余量和剩余的IMF进行连续谱的准确估计。通过对舰船辐射噪声仿真信号分析,该方法能有效地提取舰船辐射噪声的线谱,与小波分析方法进行对比分析后表明,EEMD对信号的分析比小波分析有一定的优越性,而且因EEMD能够突出信号局部特征,对线谱能量有一定的增益。 展开更多
关键词 总体平均经验模态分解 辐射噪声 小波变换 线谱
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基于集成经验模态分解和量子细菌觅食优化的风速预测模型 被引量：6
8
作者 章国勇 伍永刚 张洋 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期2930-2936,共7页
基于风速时间序列内在规律特性,为改善经验模态分解(EMD)模态混叠现象,提出基于集成经验模态分解(EEMD)的风速组合预测模型。同时,针对预测模型参数选择问题,将量子力学的思想引入细菌觅食优化的繁殖算子中,结合量子空间下概率分布模型... 基于风速时间序列内在规律特性,为改善经验模态分解(EMD)模态混叠现象,提出基于集成经验模态分解(EEMD)的风速组合预测模型。同时,针对预测模型参数选择问题,将量子力学的思想引入细菌觅食优化的繁殖算子中,结合量子空间下概率分布模型完成参数寻优。4种算法的参数优化结果表明,改进算法具有更好的全局寻优性能并能提高模型泛化能力。将其应用于组合预测模型中,仿真表明,基于EEMD预测模型能较好地消除EMD的模态混叠现象,具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 风速预测模型 模态混叠 总体经验模态分解 细菌觅食优化
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总体经验模态细分法提取血流超声多普勒信号的研究 被引量：7
9
作者 林文晶 张榆锋 +4 位作者 章克信 李支尧 李海燕 高莲 李媛媛 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期1424-1428,共5页
提出基于总体经验模态分解(EEMD)血流细分法提高血流超声多普勒信号提取精度.首先估计辅助分析所需的白噪声幅度,进而用EEMD得到无模态混叠的本征模态函数(IMF)组,最后分离出血流信号的IMF.将本方法应用于计算机仿真和人体实测超声多普... 提出基于总体经验模态分解(EEMD)血流细分法提高血流超声多普勒信号提取精度.首先估计辅助分析所需的白噪声幅度,进而用EEMD得到无模态混叠的本征模态函数(IMF)组,最后分离出血流信号的IMF.将本方法应用于计算机仿真和人体实测超声多普勒信号,并与高通滤波器法、原EMD法和EMD细分法比较.结果表明本文方法,提取的血流信号精度最高,特别对WBSR=70dB的混合信号,其精度比上述方法分别提高35%、38%及17%. 展开更多
关键词 血流超声信号 血管壁搏动信号 信号提取 总体经验模态分解
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基于变分模态分解算法的单通道无线电混合信号分离 被引量：9
10
作者 江春冬 王景玉 +2 位作者 杜太行 郝静 龙超 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期1618-1626,共9页
针对复杂电磁环境下单通道无线电混合信号分离困难及分离精度不高的问题,提出2次使用变分模态分解(VMD)算法对单通道无线电混合信号进行分离的方法.首先利用VMD算法对单通道无线电混合信号进行粗分离,并将VMD算法与总体平均经验模态分解... 针对复杂电磁环境下单通道无线电混合信号分离困难及分离精度不高的问题,提出2次使用变分模态分解(VMD)算法对单通道无线电混合信号进行分离的方法.首先利用VMD算法对单通道无线电混合信号进行粗分离,并将VMD算法与总体平均经验模态分解(EEMD)算法进行对比,得出前者分离出的信号在时域、频域及信噪比和相似系数等方面均比后者取得的对应结果效果好的结论.然后对VMD算法的参数利用改进的量子粒子群优化算法进行优化,确定所需分量个数和惩罚因子的值.最后对VMD算法分离后的信号使用参数优化后的VMD算法进行细分离.数值模拟和实验信号分析结果均表明,再次分离后所得到的信号精度较利用VMD算法对单通道无线电混合信号进行粗分离时更高,证明了所提算法对单通道无线电混合信号分离的有效性. 展开更多
关键词 变分模态分解 总体平均经验模态分解 改进的量子粒子群优化
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基于小波包分解与CEEMDAN能量熵的水电机组振动信号特征提取 被引量：2
11
作者 王淑青 罗平章 +2 位作者 胡文庆 柯洋洋 张家豪 《水电能源科学》 北大核心 2024年第6期198-202,216,共6页
针对水电机组振动信号非平稳、非线性及噪声问题,提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)与能量熵结合的特征提取方法,首先对采集的振动信号进行小波包降噪处理,然后对降噪后信号进行CEEMDAN分解,运用相关系数法筛选有效固有... 针对水电机组振动信号非平稳、非线性及噪声问题,提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)与能量熵结合的特征提取方法,首先对采集的振动信号进行小波包降噪处理,然后对降噪后信号进行CEEMDAN分解,运用相关系数法筛选有效固有模态函数(IMF)并计算其能量熵,由此构建特征向量集,最后将其输入到海洋捕食者优化支持向量机算法(MPA-SVM)进行模式识别。基于模拟信号、实测信号验证所提特征提取方法的有效性,并与其他方法作对比。结果表明,基于小波包分解与CEEMDAN能量熵的特征提取方法能准确提取特征,有效区分机组不同状态,为工程领域提供了应用价值。 展开更多
关键词 水电机组 振动信号 小波包分解 自适应噪声完备经验模态分解 能量熵 特征提取
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补充集成极值加权模态分解及其应用 被引量：1
12
作者 苏缪涎 郑近德 潘紫微 《噪声与振动控制》 CSCD 2020年第3期77-83,共7页
极值加权模态分解(Extreme-point weighted mode decomposition,简称EWMD)是一种新的自适应信号分解方法,通过对相邻三个极值点加权平均后进行曲线拟合,优化均值曲线的构造方式,改善了分解能力,但EWMD仍存在模态混叠现象。基于噪声辅助... 极值加权模态分解(Extreme-point weighted mode decomposition,简称EWMD)是一种新的自适应信号分解方法,通过对相邻三个极值点加权平均后进行曲线拟合,优化均值曲线的构造方式,改善了分解能力,但EWMD仍存在模态混叠现象。基于噪声辅助分解思想,提出了补充集成极值加权模态分解(Complementary ensemble extreme-point weighted mode decomposition,简称CEEWMD)。借助高斯白噪声均匀分布的特征,使信号在尺度上具有连续性,CEEWMD能够有效地抑制模态混叠和实现分解的完备性。通过仿真信号和实测信号分析,将CEEWMD与EWMD和总体平均经验模态分解进行对比,结果验证了其在分解性能和抑制模态混叠等方面的优越性。 展开更多
关键词 故障诊断 极值加权模态分解 总体平均经验模态分解 模态混叠 滚动轴承
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基于二次分解和JSO-TCN模型的短期光伏功率预测
13
作者 钟璐 杨华 +4 位作者 李世林 亢丽君 马光文 朱燕梅 黄炜斌 《水力发电》 CAS 2024年第11期74-80,105,共8页
针对光伏功率数据稳定性低、波动性大以及通过单一模型难以全面捕捉信号非线性特征的问题,提出了一种基于二次分解和JSO-TCN模型的光伏预测模型。该模型首先通过自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)对实际光伏功率数据进行分解;然... 针对光伏功率数据稳定性低、波动性大以及通过单一模型难以全面捕捉信号非线性特征的问题,提出了一种基于二次分解和JSO-TCN模型的光伏预测模型。该模型首先通过自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)对实际光伏功率数据进行分解;然后分别计算各分量的样本熵,并通过K-means++聚类为高频、中频和低频3个分量,再利用变分模态分解(VMD)对熵值最高的模态分量进行二次分解;最终将处理后的数据输入到时序卷积网络(TCN)中并采用水母优化算法(JSO)对TCN进行参数优选。以西南地区某光伏电站为例,相比于其他模型,本模型在3类指标上均具有优势,决定系数(R 2)为98.29%、平均绝对误差(MAE)为0.481 MW、均方根误差(RMSE)为0.674 MW。由此可知,基于二次分解和JSO-TCN模型预测精度高、误差小,能够为该地区电网调度提供参考。 展开更多
关键词 光伏功率 预测 自适应噪声完备集合经验模态分解 变分模态分解 样本熵 K-means++聚类 水母优化算法 时序卷积网络
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基于CEEMD和小波包阈值的组合降噪及泄流结构的模态识别方法 被引量：19
14
作者 胡剑超 练继建 +1 位作者 马斌 董霄峰 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第17期1-9,共9页
水流荷载激励下,泄流结构模态识别的实测振动信号常受噪声干扰。以往EEMD算法有添加白噪声造成非标准IMF导致的模态分裂问题及IMF有噪声残余不能完整重构信号的完备性问题。而完备总体经验模态分解(CEEMD)法,通过在信号分解的每一层面... 水流荷载激励下,泄流结构模态识别的实测振动信号常受噪声干扰。以往EEMD算法有添加白噪声造成非标准IMF导致的模态分裂问题及IMF有噪声残余不能完整重构信号的完备性问题。而完备总体经验模态分解(CEEMD)法,通过在信号分解的每一层面添加特定高斯白噪声,利用分解后第一阶分量加总平均得到唯一余量计算固有模态函数,克服了EEMD的缺点;同时提出CEEMD与小波包阈值结合的组合降噪方法,运用到向家坝水弹性模型实测振动信号降噪中,验证了该组合方法降噪的有效性;为了提高带噪振动响应模态识别的精度,基于数据相关技术,利用Markov参数构造相关矩阵R,用该相关矩阵重构Hankel矩阵后SVD分解得到系统最小实现,即数据相关特征系统实现法(ERA/DC)。将滤波降噪结合模态识别的整套方法,应用到锦屏一级拱坝的泄流实测振动响应中,得到了较好的应用效果。 展开更多
关键词 泄流结构 滤波降噪 完备总体经验模态分解 小波包 模态识别 相关特征系统实现法
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基于实时滑动分解的融合时空图卷积流量预测研究
15
作者 牛帅 王景升 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期4002-4013,共12页
为解决目前数据分解方法存在的信息泄露以及训练和测试时分量个数不一致的问题,提出一种新颖的模型−无信息泄露的实时滑动自适应噪声完备集合经验模态分解和注意力机制的融合时空图卷积,称之为EASTGCN。在模型输入前端,提出一种实时滑... 为解决目前数据分解方法存在的信息泄露以及训练和测试时分量个数不一致的问题,提出一种新颖的模型−无信息泄露的实时滑动自适应噪声完备集合经验模态分解和注意力机制的融合时空图卷积,称之为EASTGCN。在模型输入前端,提出一种实时滑动分解方法,此方法使得训练集随着时间轴动态变化,在每次分解过程中使用的均是实时和历史信息并未使用未来信息,更加符合实时预测任务需求。紧接着,利用自适应噪声完备集合经验模态分解技术将交通流数据进行分解得到一系列本征模态函数分量,将分量分别按照邻近、日和周相关等时段构建多尺度输入以表达时序数据的时间相似性;然后,构建一个时空融合网络有向图,有向图由表示时间相似性的时间图和反映空间连通流向性的空间图组成,用以表达路网节点所包含的时空相似性信息;同时,在模型训练过程中通过引入时空注意力机制使得模型自适应为时空关系分配不同的权重以便关注相似性更强的关键节点来提高模型预测精度。最后,为了验证EASTGCN模型的稳定性和鲁棒性,分别设计了多因素输入实验和多步长对比实验,并在公开的数据集上进行了实例验证。研究结果表明,EASTGCN模型在多步长预测任务中指标增幅跨度最小且性能最稳定;多因素输入的EASTGCN模型在PEMS04数据集的MAE、RMSE指标上相对于单因素输入模型来说分别降低3.83%~27.03%、4.24%~12.77%,在PEMS08数据集的MAE、RMSE指标上降低0.91%~38.69%、0.07%~31.21%。总的来说,EASTGCN模型不论是在长期预测任务还是在预测精度上均有更好的表现,实时滑动分解方法为“分解+预测”组合模型提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 流量预测 时空图卷积 自适应噪声完备集合经验模态分解 多尺度输入 实时滑动
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基于多尺度分解的微地震噪声压制与初至检测方法研究 被引量：8
16
作者 唐杰 温雷 +1 位作者 李聪 戚瑞轩 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期517-523,共7页
地面微地震数据信噪比很低,严重影响了初至拾取的精度及反演结果的可靠性。为此,对基于改进的完备总体经验模态分解(ICEEMD)的去噪方法与初至检测方法进行了研究,首先利用ICEEMD将非平稳信号分解为一系列相对平稳的固有模态函数,然后提... 地面微地震数据信噪比很低,严重影响了初至拾取的精度及反演结果的可靠性。为此,对基于改进的完备总体经验模态分解(ICEEMD)的去噪方法与初至检测方法进行了研究,首先利用ICEEMD将非平稳信号分解为一系列相对平稳的固有模态函数,然后提出了一种自适应间隔阈值去除固有模态中噪声成分的方法,最后将去噪后的分量相加重构去噪后的信号。应用Hilbert变换计算每个分量的振幅,然后计算持续能量比,利用给定的阈值找到局部最大值,计算得到高能量的地震信号的到达时间。理论模型数据及实际微地震资料的处理结果表明,去噪后数据的信噪比得到了改进,相对于传统的空间域滤波与变换域阈值去噪,该去噪方法具有显著的优势及较好的应用价值,与Hilbert变换结合的初至检测方法可以有效地检测微地震信号初至。 展开更多
关键词 微地震 随机噪声压制 改进的完备总体经验模态分解 固有模态函数 自适应间隔阈值 重构 初至检测
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基于优化VMD再分解的LSTM下的股价预测
17
作者 王艺涵 路翀 +1 位作者 龙洁 雷一鸣 《信息技术与信息化》 2024年第7期4-11,共8页
研究设计了一种股价预测混合模型,以应对股价受多种因素影响的挑战。模型结合了完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与经粒子群优化(PSO)的变分模态分解(VMD)技术,并使用长短期记忆网络(LSTM)对股价进行预测,旨在处理股票价格中的噪声并提升... 研究设计了一种股价预测混合模型,以应对股价受多种因素影响的挑战。模型结合了完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与经粒子群优化(PSO)的变分模态分解(VMD)技术,并使用长短期记忆网络(LSTM)对股价进行预测,旨在处理股票价格中的噪声并提升预测精度。通过与LSTM模型、循环神经网络(RNN)模型、卷积神经网络(CNN)模型和支持向量回归(SVR)模型的对比,实验结果表明,所设计的模型相较于其他模型表现出更高的鲁棒性和准确性,对于金融从业者在制定投资策略时具有指导意义,同时有助于深度学习在股价预测领域的应用,具备实际应用价值。 展开更多
关键词 股价预测 混合模型 粒子群优化算法 完备集合经验模态分解 长短期记忆网络
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基于CEEMDAN二次分解和LSTM的风速多步预测研究 被引量：32
18
作者 向玲 刘佳宁 +2 位作者 苏浩 胡爱军 朱泽宁 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期334-339,共6页
为了提高风速预测的准确性,提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)二次分解和长短时记忆(LSTM)网络的风速多步预测方法。该方法首先应用变分模态分解(VMD)将原始风速序列进行一次分解,充分利用其分解后的残余分量并采用CEEM... 为了提高风速预测的准确性,提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)二次分解和长短时记忆(LSTM)网络的风速多步预测方法。该方法首先应用变分模态分解(VMD)将原始风速序列进行一次分解,充分利用其分解后的残余分量并采用CEEMDAN方法进行二次分解;然后将分解后的所有子序列分别输入到LSTM模型中进行风速多步预测;最后将各模型输出结果进行叠加获得预测风速。以内蒙古某风电场实测数据为例进行建模和预测分析,结果表明所提出的风速多步预测模型具有较高的预测精度,具备实际应用的可行性。 展开更多
关键词 风速 预测 长短时记忆网络 二次分解 自适应噪声完备经验模态分解
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部分集成局部特征尺度分解:一种新的基于噪声辅助数据分析方法 被引量：18
19
作者 郑近德 程军圣 杨宇 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期1030-1035,共6页
局部特征尺度分解(Local Characteristic-Scale Decomposition,LCD)是最近提出的一种类似于经验模态分解(EmpiricalMode Decomposition,EMD)的非平稳信号分析方法.为解决LCD方法的模态混淆问题,论文首先提出了基于噪声辅助分析的集成局... 局部特征尺度分解(Local Characteristic-Scale Decomposition,LCD)是最近提出的一种类似于经验模态分解(EmpiricalMode Decomposition,EMD)的非平稳信号分析方法.为解决LCD方法的模态混淆问题,论文首先提出了基于噪声辅助分析的集成局部特征尺度分解方法(Ensemble LCD,ELCD).然而,ELCD有类似于总体平均经验模态分解(En-semble EMD,EEMD)和互补总体平均经验模态分解(Complementary,CEEMD)的固有缺陷,在此基础上,同时结合最近提出的随机性检测方法——排列熵(Permutation Entropy,PE),论文提出了部分集成局部特征尺度分解(Partly EnsembleLCD,PELCD)方法.仿真数据分析表明,论文提出的PELCD方法不仅能够有效地抑制LCD分解的模态混淆,而且在抑制伪分量的产生以及分量精确性等方面要优于CEEMD和ELCD方法. 展开更多
关键词 局部特征尺度分解 模态混淆 排列熵 部分集成局部特征尺度分解 总体平均经验模态分解
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自适应掩膜信号集成局部特征尺度分解及其应用 被引量：2
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作者 郑近德 潘海洋 +2 位作者 童靳于 刘庆运 丁克勤 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期2060-2070,共11页
局部特征尺度分解(LCD)是为克服经验模态分解(EMD)中均值曲线构造的不足而提出的一种自适应信号分解方法,已被应用于机械故障诊断领域.但LCD存在与EMD类似的模态混叠问题,为此,基于均匀相位差掩膜信号构造,提出了自适应掩膜信号集成局... 局部特征尺度分解(LCD)是为克服经验模态分解(EMD)中均值曲线构造的不足而提出的一种自适应信号分解方法,已被应用于机械故障诊断领域.但LCD存在与EMD类似的模态混叠问题,为此,基于均匀相位差掩膜信号构造,提出了自适应掩膜信号集成局部特征尺度分解(AMSELCD),该方法不仅能够将一个复杂信号自适应地分解为若干个本征模态函数和一个剩余项之和,而且能够有效地解决LCD的模态混叠现象.通过仿真信号分析,将AMSELCD与现有多种抑制模态分解方法进行了对比,结果表明了所提方法的有效性和优越性.最后,针对滚动轴承和转子碰摩故障振动信号的调制特征,将所提AMSELCD方法应用于转子碰摩和滚动轴承的故障诊断,对比和实验分析结果进一步验证了所提方法的有效性和优越性. 展开更多
关键词 经验模态分解 局部特征尺度分解 总体平均经验模态分解 模态混叠 故障诊断
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